基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索研究的任务书.docx

基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索研究的任务书
任务书
题目：基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索研究
背景与意义：
随着现代数字技术的不断发展，信息数据呈爆炸式增长的趋势。这种数据规模的增大必然导致信息检索的难度和效率降低。因此，如何快速且精准地获取所需信息，是信息检索领域的一个研究难点。哈希检索方法成功解决了海量数据下信息检索的高效问题。但是，传统哈希方法的局限性也日益暴露，如数据稀疏性、低维性等问题。
在此背景下，跨模态哈希检索被广泛应用。其主要通过将多个模态数据映射到共同的哈希空间内进行查询，实现多模态数据的高效检索。但这一方法仍存在一些缺陷，如哈希函数的重复性、跨模态数据之间的差异性等。
因此，本研究提出了一种基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索方法，以期能在某种程度上改进跨模态哈希检索的瓶颈问题。
任务目标：
本项目主要旨在通过研究基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索方法，解决跨模态哈希检索存在的问题，从而提高多模态数据查询效率和检索准确性。
具体研究内容包括：
1.研究语义一致性。
2.研究矩阵分解。
3.将语义一致性和矩阵分解方法结合起来，进一步开发出跨模态哈希检索新的方法。
任务要求：
1.深入理解和熟悉语义一致性和矩阵分解的原理和方法。
2.设计或实现跨模态哈希检索的基本框架，包括数据的选择和预处理、相似性度量方法和哈希函数设计。并测试并评估基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索方法的性能。
3.较强的科研能力，具备较好的数据处理能力和算法设计能力。
4.良好的团队合作意识、良好的沟通能力和表达能力。
5.遵守学术道德，所有研究结果需公开发表或向有关部门提出专利申请。
预期成果：
1.跨模态哈希检索的基本框架设计或实现。
2.基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索方法的设计与实现。
3.方法性能评估实验的具体操作方案和结果分析。
4.学术论文或专利等研究成果报告。
5.大量的实验数据和算法实现代码。
预期进度：
第一阶段：
1.阅读文献，深入了解语义一致性和矩阵分解的原理和方法。
2.设计跨模态哈希检索的基本框架。
3.编写基于语义一致性和矩阵分解的跨模态哈希检索算法源代码。
第二阶段：
1.采用已有数据，测试跨模态哈希检索的基本框架，调试所编写的程序。
2.在特定数据上进行算法性能测试和优化。
3.分析和总结实验结果，撰写实验报告。
第三阶段：
1.收集更多数据，进行大规模实验，比较新算法与已有算法，优化算法性能。
2.撰写学术论文或专利等研究成果报告。
3.准备相关演示材料，为此次研究的成果进行展示。
参考文献：
[1]LiW,WangJ,HuQ,etal.Asurveyoncross-modalretrieval[J].ACMComputingSurveys(CSUR),2019,51(5):1-39.
[2]WuF,ZhangZ,WuR,etal.Cross-modalhashingviamatrixfactorization[J].IEEETransactionsonMultimedia,2016,18(7):1438-1449.
[3]王涛,高呈祥,朱德明,等.基于语义信息的跨媒体语义检索方法[J].计算机研究与发展,2013,50(4):934-941.
[4]ZhangH,YanR,ZhaZJ,etal.Cross-modalretrievalwithcorrespondenceautoencoder[C]//2018ACMMultimediaConferenceonMultimediaConference.ACM,2018:2096-2104.